4.18、空气质量预测实战--评价指标评价模型

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:46

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4.18、空气质量预测实战--评价指标评价模型	利用回归模型的评价指标进行训练好的模型的评价

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1. 技术创新融合模糊逻辑与神经网络的混合智能兼具可解释性与高精度适合处理不确定性和模糊性2. 实际应用水质预测准确率达91.6% (R²=0.916)提前6小时预警水质恶化为环境管理提供科学决策支持3. 可扩展性可迁移到其他环境监测领域（空气质量、土壤污染）可集成到智慧城市系统可与物联网设备无缝对接GD-FNN不是万能的，但在水质预测这个特定领域，它找到了精度与可解释性的最佳平衡点。它不会完全取代人类专家，而是成为专家的智能助手。

三相图是一种将土体分解为固、液、气三部分的质量与体积分布示意图，常用于辅助理解和推导各类物理指标的关系。如下图所示，横轴表示体积，纵轴表示质量，整个土样总体积 $ V $ 被划分为固体体积 $ V_s $、水体积 $ V_w $ 和气体体积 $ V_a $；相应地，总质量 $ M $ 包括固体质量 $ M_s $ 和水质量 $ M_w $（空气质量忽略不计）。graph TDendend基于此模型，可定义以下基本物理量：含水量天然密度干密度饱和密度。

DNC-YOLOv4网络检测各类故障效果如图4.17(a)-(d)，其中紫色标记框为组件热斑故障、绿色标记框为组件碎裂故障、蓝色标记框为接线盒故障、红色标记框为鸟粪遮挡，由图可知，改进后的网络可以较好的完成检测任务。

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